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Enregistrement W2805485854 · doi:10.1139/cjfr-2018-0170

Efficiency of night interruption treatments with red and far-red light-emitting diodes (LEDs) in preventing bud set in Norway spruce seedlings

2018· article· en· W2805485854 sur OpenAlexvenueno aff
Johanna Riikonen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLight effects on plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésphotoperiodismSeedlingHorticulturePicea abiesLight-emitting diodeFar-redBudBotanyAnimal scienceBiologyRed lightMaterials scienceOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Terminal bud set can be prevented by interrupting night with short pulses of light when the natural photoperiod is too short to maintain growth. Norway spruce (Picea abies Karst.) seedlings originating from 61°N and 64°N were grown in growth chambers under conditions that mimic growth conditions in a heated greenhouse in early spring in Finland (experiment 1) or under constant growth conditions (experiment 2). The seedlings were exposed to the following night interruption (NI) treatments using light-emitting diodes (LEDs) that generated red (R, peak at 660 nm) and far-red (FR, peak at 735 nm) wavelengths in 20 s pulses at 15 min intervals: (i) red light alone (R); (ii) R combined with FR (R + FR); and (iii) control (no NI treatment). The R + FR treatment was more effective in preventing terminal bud set than the R treatment. Seedling responses depended on the provenance and growth conditions. The R treatment reduced the proportion of seedlings with terminal buds in the 61°N seedlings and delayed bud set in the 64°N seedlings. The fluctuating growth conditions or longer dark period between the photoperiod and NI treatments reduced the efficiency of the R + FR treatment. A combination of R and FR LEDs with adequate light intensity and duration is suitable for intermittent NI treatment in Norway spruce seedlings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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